segmentLaneMarkerRidge

Обнаружьте маршруты в полутоновом изображении интенсивности

Синтаксис

birdsEyeBW = segmentLaneMarkerRidge(birdsEyeImage,birdsEyeConfig,approxMarkerWidth)
birdsEyeBW = segmentLaneMarkerRidge(___,Name,Value)

Описание

пример

birdsEyeBW = segmentLaneMarkerRidge(birdsEyeImage,birdsEyeConfig,approxMarkerWidth) возвращает двухуровневое изображение, которое представляет функции маршрута. Функциональные сегменты входное полутоновое изображение интенсивности, birdsEyeImage, с помощью детектора гребня маршрута. birdsEyeConfig преобразовывает местоположения точки от координат автомобиля, чтобы отобразить координаты. Аргумент approxMarkerWidth находится в мировых модулях и задает аппроксимированную ширину подобных маршруту функций, которые обнаруживаются.

birdsEyeBW = segmentLaneMarkerRidge(___,Name,Value) возвращает двухуровневое изображение с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары Name,Value.

Примеры

свернуть все

Загрузите объект настройки вида с высоты птичьего полета.

load birdsEyeConfig

Загрузите изображение, полученное от датчика, который задан в объекте настройки вида с высоты птичьего полета.

I = imread('road.png');
figure
imshow(I)
title('Original Image')

Создайте изображение вида с высоты птичьего полета.

birdsEyeImage = transformImage(birdsEyeConfig,I);
imshow(birdsEyeImage)

Преобразуйте изображение вида с высоты птичьего полета в шкалу полутонов.

birdsEyeImage = rgb2gray(birdsEyeImage);

Установите аппроксимированную ширину маркера маршрута на 25 см, которая находится в мировых модулях.

approxMarkerWidth = 0.25;

Обнаружьте функции маршрута.

birdsEyeBW = segmentLaneMarkerRidge(birdsEyeImage,birdsEyeConfig,approxMarkerWidth);
imshow(birdsEyeBW)

Входные параметры

свернуть все

Изображение вида с высоты птичьего полета, заданное как неразреженная матрица.

Типы данных: single | int16 | uint16 | uint8

Объект преобразовать местоположения точки от автомобиля, чтобы отобразить координаты, заданные как объект birdsEyeView.

Аппроксимированная ширина подобных маршруту функций функции, чтобы обнаружить в изображении вида с высоты птичьего полета, заданном как действительный скаляр в мировых модулях, таких как метры.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'ROI' []

Видимая область в мировых модулях, заданных как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ROI' и вектора 1 на 4 в формате [xmin, xmax, ymin, ymax]. Функция ищет подобные маршруту функции только в этой видимой области. Если вы не задаете ROI, функция ищет целое изображение.

Фактор чувствительности, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Sensitivity' и действительного скаляра в области значений [0, 1]. Можно увеличить это значение, чтобы обнаружить больше подобных маршруту функций. Однако более высокая чувствительность может увеличить риск ложных обнаружений.

Выходные аргументы

свернуть все

Изображение вида с высоты птичьего полета, возвращенное как двухуровневое изображение, которое представляет функции маршрута.

Больше о

свернуть все

Система координат автомобиля

Эта функция использует систему координат автомобиля, чтобы задать местоположения точки, как задано датчиком в объекте birdsEyeView. Это использует те же мировые модули, как задано свойством birdsEyeConfig.Sensor.WorldUnits. Смотрите Системы координат в Automated Driving Toolbox.

Алгоритмы

segmentLaneMarkerRidge выбирает маршруты путем поиска пикселей, которые являются lane-like. Подобные Маршруту пиксели являются группами пикселей с контрастом высокой интенсивности по сравнению с соседними пикселями с обеих сторон. Функция выбирает фильтр, используемый к порогу контраст интенсивности на основе значения approxMarkerWidth. Фильтр имеет высокие ответы для пикселей со значениями интенсивности выше, чем те из левых и правых соседних пикселей, которые имеют подобную интенсивность на расстоянии approxMarkerWidth. Функция сохраняет только определенные значения от отфильтрованного изображения на основе фактора Sensitivity.

Ссылки

[1] Ньето, M., Дж. А. Лэборда и Л. Сальгадо. “Дорожное Моделирование Среды Используя Устойчивый Перспективный анализ и Рекурсивную Байесовую Сегментацию”. Машинное зрение и Приложения. Объем 22, Выпуск 6, 2011, стр 927–945.

Смотрите также

Введенный в R2017a